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https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/3966
Título: | Inferência automática de nível de dificuldade de receitas culinárias usando técnicas de processamento de linguagem natural |
Autor: | Britto, Larissa Feliciana da Silva |
Endereco Lattes do autor: | http://lattes.cnpq.br/5058497100007411 |
Orientador: | Pacífico, Luciano Demétrio Santos |
Endereco Lattes do orientador : | http://lattes.cnpq.br/9521600706234665 |
Co-orientador : | Ludermir, Teresa Bernarda |
Endereço Lattes do Co-orientador : | http://lattes.cnpq.br/6321179168854922 |
Palavras-chave: | Aprendizado do computador;Processamento de linguagem natural (Computação);Culinária;Análise de texto;Sistemas de recomendação (filtragem de informações) |
Data do documento: | 21-Dez-2020 |
Citação: | BRITTO, Larissa Feliciana da Silva. Inferência automática de nível de dificuldade de receitas culinárias usando técnicas de processamento de linguagem natural. 2020. 23 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) – Departamento de Computação, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2020. |
Abstract: | In this work, a tool for inferring the degree of difficulty of cooking recipes will be proposed. The inference will be made by the textual classification of the recipe preparation methods. The tool will be a fundamental piece to the development of a contextaware contentbased cooking recipe recommendation system. Some of the main classifiers in Text Classification literature will be adopted, in addition to different feature extraction methods. An experimental evaluation is performed, in order to select the best approaches to compose the system. |
Resumo: | Neste trabalho, será proposta uma ferramenta de inferência do nível de dificuldade de receitas culinárias. A inferência será feita através da classificação textual dos modos de preparo das receita. A ferramenta será parte fundamental no desenvolvimento de um sistema de recomendação de receitas culinárias sensível ao contexto baseado em conteúdo. Serão adotados alguns dos principais classificadores da literatura de Classificação de Texto, além de diferentes métodos de extração de características. Uma avaliação experimental é executada, no intuito de selecionar as melhores abordagens para compor o sistema. |
URI: | https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/3966 |
Aparece nas coleções: | TCC - Bacharelado em Ciência da Computação (Sede) |
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